論文の概要: CHORE: Contact, Human and Object REconstruction from a single RGB image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02445v3
• Date: Tue, 31 Oct 2023 16:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 04:55:08.914694
• Title: CHORE: Contact, Human and Object REconstruction from a single RGB image
• Title（参考訳）: CHORE:1枚のRGB画像からの接触・人間・物体再構成
• Authors: Xianghui Xie, Bharat Lal Bhatnagar, Gerard Pons-Moll
• Abstract要約: CHOREは、1枚のRGB画像から人間と物体を共同で再構築する方法である。 2つの符号のない距離場で暗黙的に表現された人間と物体の神経再構成を計算する。 提案手法で得られた共同再建がSOTAを著しく上回ることを示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.817960406002506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most prior works in perceiving 3D humans from images reason human in isolation without their surroundings. However, humans are constantly interacting with the surrounding objects, thus calling for models that can reason about not only the human but also the object and their interaction. The problem is extremely challenging due to heavy occlusions between humans and objects, diverse interaction types and depth ambiguity. In this paper, we introduce CHORE, a novel method that learns to jointly reconstruct the human and the object from a single RGB image. CHORE takes inspiration from recent advances in implicit surface learning and classical model-based fitting. We compute a neural reconstruction of human and object represented implicitly with two unsigned distance fields, a correspondence field to a parametric body and an object pose field. This allows us to robustly fit a parametric body model and a 3D object template, while reasoning about interactions. Furthermore, prior pixel-aligned implicit learning methods use synthetic data and make assumptions that are not met in the real data. We propose a elegant depth-aware scaling that allows more efficient shape learning on real data. Experiments show that our joint reconstruction learned with the proposed strategy significantly outperforms the SOTA. Our code and models are available at https://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/chore
• Abstract（参考訳）: ほとんどの先行研究は、周囲の環境なしに人間を孤立させるイメージから3d人間を知覚する。 しかし、人間は周囲の物体と常に相互作用しているため、人間だけでなく物体やそれらの相互作用を推論できるモデルを求める。 この問題は、人間と物体の密接な閉塞、多様な相互作用タイプ、深さのあいまいさによって非常に難しい。 本稿では,1枚のRGB画像から人間と物体を共同で再構築する新しい手法であるCHOREを紹介する。 CHOREは、暗黙的な表面学習と古典的なモデルベースのフィッティングの最近の進歩から着想を得ている。 2つの無符号距離場、パラメトリック体への対応場、および物体ポーズ場で暗黙的に表現された人間と物体の神経再構築を計算する。 これにより、対話を推論しながらパラメトリックなボディモデルと3Dオブジェクトテンプレートをしっかりと適合させることができる。 さらに,従来の画素アライメント型暗黙学習手法では合成データを使用し,実データに満たない仮定を行う。 実データ上でより効率的な形状学習を可能にするエレガントな深度対応スケーリングを提案する。 提案手法で得られた共同再建がSOTAを著しく上回ることを示す実験を行った。 私たちのコードとモデルはhttps://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/choreで利用可能です。

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